Dating amoureux ou entretien d'embauche, même combat ?
On vous déconseille en revanche de sortir votre petit regard charmeur...
Entité datamarketing de Publicis Groupe pour des interactions pertinentes.
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Banque pour le développement du commerce et de l'industrie.
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Conseil en transformation des Systèmes d’Information et Organisations.
Solutions logicielles pour e-commerce et marketplaces.
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Langage R, Hadoop, Spark, Machine Learning, segmentation des données, GBM, big data, etc. sont des mots qui font partie de ton quotidien ? En plus tu maitrises Python ou un langage de programmation équivalent ? Tu devrais donc trouver une offre d’emploi qui te correspond… :)
Sur Welcome to the Jungle, que tu sois en recherche d’un poste de data scientist ou de data analyst, tu trouveras plein d’offres d’emploi (CDI, CDD) ou de stage pour rejoindre une entreprise innovante à Paris ou à l’étranger. Que ce soit en startup ou chez un grand compte !
On vous déconseille en revanche de sortir votre petit regard charmeur...
Cette pratique de moins en moins à la mode a pourtant beaucoup d'avantages lorsqu'on cherche un emploi. Comment s'y préparer ?
Croire en ses capacités est une force dans le monde du travail. Mais comment développer la confiance en soi quand elle vient à manquer ?
Anxieux, désorganisé, évitant, sécure... Lequel êtes-vous ? Et comment mieux l'appréhender pour gérer vos entretiens ?
Pour Gabrielle Schütz, Maîtresse de conférences en sociologie, les entreprises doivent agir pour un télétravail plus équitable.
Notre experte Läetitia Vitaud revient sur quatre acquis du Covid qui méritent d’être à nouveau mis en œuvre pour les JO de Paris.
Albert est une entreprise de SaaS B2B en forte croissance, dans le domaine de la HR Tech à destination des grandes entreprises.
Elle répond à un problème en apparence simple : 9 entreprises sur 10 ne savent absolument pas prédire de combien de personnes elles devront disposer dans les prochaines années, encore moins dans quels jobs, avec quelles compétences, et pour quel coût.
Il y a pourtant une solution : cela s’appelle le Strategic Workforce Planning, et c’est exactement ce que permet Albert.
Pluralisme allie un savoir-faire historique (fondé en 1986) dans l'analyse des temps de parole médiatiques à une stack d'Intelligence Artificielle propriétaire, développée depuis 2021.
Nous développons et opérons une stack IA qui analyse l'écosystème médiatique et politique (TV, radio, presse, réseaux sociaux, débats parlementaires). Nos produits, composés d'un moteur d'analyse, d'API de données et d'applications SaaS, offrent aux décideurs – médias, agences d'influence et institutions – des outils de veille stratégique pour analyser le débat public et anticiper les tendances.
C’est en 2017 que William, toujours à l’affut du marché résidentiel et Adrien, passionné d’informatique, ont décidé d’unir leurs forces et de créer Homiwoo, une Fintech française spécialisée dans l'information immobilière résidentielle.
Homiwoo est une plateforme d'estimation et d'analyse des marchés immobiliers basée sur le Big data et le Machine Learning.
Homiwoo a pour mission de fournir à ses clients (promoteurs, investisseurs, bailleurs…) les prix, les loyers, les indicateurs financiers les plus fiables et les plus pertinents pour leur permettre de prendre les meilleures décisions.
Mooncard est la fintech française qui révolutionne la gestion des dépenses professionnelles avec une solution de paiement intelligente et un logiciel de pilotage intégré.
Leader du management des dépenses professionnelles, Mooncard accompagne les organisations du secteur privé comme du secteur public dans la simplification et le contrôle de leurs dépenses.
Notre mission 🎯
Libérer les professionnels des tâches administratives fastidieuses pour leur permettre de se concentrer sur l’essentiel.
💳 Notre solution simplifie le quotidien des collaborateurs grâce à une carte de paiement professionnelle associée à un logiciel de gestion des dépenses.
Chaque paiement est suivi en temps réel, avec une collecte automatique des justificatifs et une intégration directe dans les outils comptables, permettant une gestion complète de la dépense jusqu’à la comptabilité.
Depuis 2016, près de 6000 organisations - PME, ETI, grands groupes et acteurs publics - ont choisi Mooncard pour transformer leur gestion des dépenses et gagner un temps précieux.
🚀 En 2024, Mooncard a rejoint la promotion de la French Tech Next 120, reconnaissant ainsi son potentiel de croissance et son impact dans l’écosystème fintech.
EndoData est un logiciel clinique développé en France par des dentistes spécialistes avec un objectif clair : Améliorer la qualité du suivi des soins dentaires Automatiser de nombreuses tâches, permettant de gagner en moyenne une heure par jour Optimiser l’organisation et la performance des cabinets dentaires
Au-delà de la gestion quotidienne et le suivi médical, EndoData permet aux praticiens de centraliser l’ensemble des informations cliniques pour assurer un suivi systématique des patients. S’ils le souhaitent, et avec leur consentement ainsi que celui de leurs patients, ils peuvent également participer directement à des études cliniques.
EndoData propose ainsi une double valeur :
Déjà adopté par des chirurgiens-dentistes en France, Belgique, Liban et Tunisie, EndoData s’impose comme un outil innovant au service de la profession, de l'industrie et des patients.
Fondée en 2018 par Alexandre Lebrun, Delphine Groll et Martin Raison, Nabla est une start-up spécialisée dans l’intelligence artificielle appliquée à la santé, qui développe un assistant IA pour les professionnels de santé. En simplifiant la documentation clinique, Nabla permet aux soignants de se concentrer sur l’essentiel : le soin des patients.
Aujourd’hui, l’assistant IA de Nabla accompagne plus de 85 000 cliniciens et est déployé dans plus de 130 organisations de santé à travers le monde.
Et ce n’est que le début : l’écoute ambiante, la dictée vocale, le codage des actes et les commandes intelligentes convergent pour créer un assistant proactif, capable de fluidifier naturellement les workflows cliniques et administratifs.
Soutenue par une levée de fonds Series C de 70 millions de dollars, l’équipe Nabla recrute pour construire la prochaine génération d’IA clinique, et améliorer la vie des soignants et des patients partout dans le monde.
C’est le moment idéal pour nous rejoindre !
Avec les progrès continuels qui sont enregistrés dans le domaine de la technologie de l’information, beaucoup de métiers plus ou moins nouveaux sont apparus et suscitent autant d’intérêt que de questionnements. On y compte le métier de data scientist dont il est question ici.
Quand peut-on être qualifié de data scientist?
Quelles sont les exigences de ce métier?
Quel est le bagage intellectuel requis pour prétendre à ce titre?
Dans un monde où les informations circulent de plus en plus vite et sont quasi accessibles par tous et à tout moment grâce à internet, il apparaît plus que judicieux de savoir les capter et les exploiter en vue d’améliorer les offres et services dans tous les domaines.
C’est le principe premier de la science des données communément appelée data science. Elle permet en effet à toute personne engagée dans une entreprise d’être averti en temps réel des besoins actuels de ses clients actuels, potentiels et futurs. Une bonne analyse de données ciblées existant sur internet et émises par les individus et/ou groupes d’individus sur divers sujets offre en effet la possibilité de prédire quelques-unes de leurs tendances futures de consommation et d’anticiper certains de leurs besoins.
C’est donc un élément important sur lequel peuvent tabler les responsables d’entreprises pour faire la différence sur les marchés de plus en plus concurrentiels.
Mais en quoi consiste concrètement le travail de data scientist?
La data science est ce qu’on peut traduire littéralement par science des données. En conséquence, on peut raisonnablement considérer que le data scientist est cette personne qui se charge dans une organisation, de l’analyse, du traitement et de la présentation de données bien spécifiques à ses responsables ou superviseurs en vue de faciliter la prise de décisions dans des sphères données.
Le data scientist récupère donc toutes les données liées plus ou moins directement aux activités de son organisation et collectées suivant différents moyens par cette dernière afin de les dépouiller, de les croiser, de les analyser, de les organiser, et de dégager les grandes tendances qui en découlent.
Ce sont ces dernières qu’elle présente à ses responsables en les leur rendant accessibles et faciles à exploiter. Les résultats de ses analyses peuvent prendre la forme de modèles explicatifs ou prédictifs, de diagrammes, de tableaux de bord ou de recommandations, susceptibles d’aider dans la prise de décisions raisonnées. Le data scientist peut être associé à la définition des méthodologies de collecte et de stockage desdites données ainsi qu’aux stratégies de traitement de ces dernières selon leur volume et leur sensibilité. Pour ce faire, il est nécessaire qu’il développe certaines compétences et aptitudes bien précises.
Quelles sont-elles?
Parce qu’il est au cœur de la gestion des données et donc des bases de données plus ou moins complexes, le data scientist doit forcément détenir un solide background en :
Il est appelé à manipuler des statistiques de tout genre et à ce titre, il lui faut être techniquement excellent en analyse et en réalisation de diagrammes statistiques, en sécurisation de données et bien plus encore.
Il doit par ailleurs avoir un sens élevé de l’analyse et de la synthèse d’informations et détenir des connaissances plus que sommaires dans les secteurs d’activités de l’organisation où il exerce.
Il existe bien d’autres domaines dans lesquels ce dernier peut renforcer ses connaissances et sa technicité pour être plus côté sur le marché.